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Machine Learning in Social Networks: Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs (SpringerBriefs in Computational Intelligence)
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Machine Learning in Social Networks : Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning In Social Networks : Em
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Machine Learning in Social Networks: Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs (SpringerBriefs in Computational Intelligence)
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Machine Learning in Social Networks: Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Machine Learning In Social Networks : Em
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Machine Learning in Social Networks | Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning in Social Networks | Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs | Manasvi Aggarwal (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology | xi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9789813340213 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning in Social Networks (eng)
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Machine Learning in Social Networks: Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs (SpringerBriefs in Computational Intelligence)
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Machine Learning in Social Networks
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Highlights the understanding of complex systems in different domains including health, education, agriculture, and transportationCombines both conventional machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques to understand com.
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Machine Learning in Social Networks: Embedding Nodes, Edges, Communities, and Graphs (SpringerBriefs in Computational Intelligence)
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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EUR 101,76
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Machine Learning in Social Networks
Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Nov 2020, 2020
ISBN 10: 9813340215 ISBN 13: 9789813340213
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book deals with network representation learning. It deals with embedding nodes, edges, subgraphs and graphs. There is a growing interest in understanding complex systems in different domains including health, education, agriculture and transportation. Such complex systems are analyzed by modeling, using networks that are aptly called complex networks. Networks are becoming ubiquitous as they can represent many real-world relational data, for instance, information networks, molecular structures, telecommunication networks and protein-protein interaction networks. Analysis of these networks provides advantages in many fields such as recommendation (recommending friends in a social network), biological field (deducing connections between proteins for treating new diseases) and community detection (grouping users of a social network according to their interests) by leveraging the latent information of networks. An active and important area ofcurrent interest is to come out with algorithms that learn features by embedding nodes or (sub)graphs into a vector space. These tasks come under the broad umbrella of representation learning. A representation learning model learns a mapping function that transforms the graphs' structure information to a low-/high-dimension vector space maintaining all the relevant properties.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 124 pp. Englisch.
